【Gene思書齋】後口一吞，然後呢？

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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講到高生物多樣性的生態系，想必許多人會想到熱帶雨林。不過，要找物種繁多的生態系，其實不用大老遠到雨林，只要看看你的腸道就行了，腸道環境內也有著由眾多腸道微生物所構成的複雜生態系。說到腸道微生物，最為大眾所知的就是腸內菌了，不過既然是生態系，那就一定有腸內菌的天敵。

近期發表在 Nature Microbiology 上的研究就指出，除了腸內菌，我們的腸道還有大量專門感染細菌的病毒 – 噬菌體的存在，而且這些噬菌體大部分都是新品種（Nayfach et al., 2021）。

腸道微生物群

人體的腸道居住著眾多微生物，其中包括細菌、真菌和病毒。這些微生物的種類和數量都非常龐大，單看細菌，腸道內的細菌種類就多達上千種，其細胞總數可達100億。這群數量龐大且種類繁多的微生物，在我們的腸道內構建出極其複雜的生態系統，而這個生態系統也與我們的健康息息相關（Nayfach et al., 20201）。

最初人們以為腸道微生物的功能，只是協助消化食物。不過近來發現，腸道微生物對人體可謂影響深遠，從免疫、消化到神經等，都會受到腸道微生物的影響。在免疫的部分，腸道中的益生菌在抑制壞菌生長的同時，也會分泌細胞因子，協助免疫細胞辨識並消滅壞菌；消化的部分，腸內菌不僅可以製造一些人體所需的維生素，同時也能協助代謝一些我們無法消化的物質；神經方面的影響就更有趣了，我們的大腦與腸道是密切聯繫的，而這個聯繫被稱為「腸腦軸」。近來發現，腸內菌可以透過交感神經與大腦溝通，進而影響到人的行為與情緒⁴。總之，隨著對腸內菌的研究越多，人們就越發現牠們對人體健康是如此的重要。

目前科學家對腸道微生物中的「細菌」研究最多，但正如前文所述，腸道是個複雜的生態系統，裡面可不只有細菌。事實上，我們的腸道內也有大量的病毒棲息著，而這些病毒也可能與我們的健康息息相關。因此，近期發表在 Nature Microbiology 上的研究就使用總體基因體學^[註1]，對腸內病毒群進行大規模的定序分析，期望更了解這些在我們體內的陌生「鄰居」們（Lynch et al., 2016）。

除了細菌，腸道內也充滿著的病毒

研究團隊首先從總體基因體學的公開資料庫中，選擇了 11,810 筆人類糞便樣本的定序結果，這些資料分別來自 61 個不同的研究，其中的樣本包含了 24 個不同國家的人，而受試者包含了多種年齡、生活模式和疾病狀態。

對這些總體基因體學的數據進行初步分析後，研究人員從中找出了 189,680 個與病毒相關的基因組，進一步分析顯示這些基因組涉及 54,118 種病毒。在與所有的病毒數據庫比對後，他們發現這其中 92% 的病毒是新種，而這些病毒能編碼出超過 45 萬種不同的蛋白質。

另外研究人員也發現，這 5 萬多種病毒中，超過 75% 都是噬菌體，而這與先前不少人類腸道總體基因體學的研究結果吻合。不過這個結果倒沒有讓研究團隊太意外，畢竟噬菌體是專門感染細菌的病毒，做為細菌的天敵，出現在有大量細菌生活的的腸道生態系統中，實屬正常。

在知道大部分的病毒為噬菌體後，研究團隊接著想了解這些噬菌體的主要獵物是哪些細菌？而他們分析的方法，是通過比較細菌體內的 CRISPR 序列和噬菌體的 DNA 序列。

細菌的免疫機制：CRISPER 序列

CRISPR 是細菌的免疫機制，可記住曾經來犯的噬菌體。當噬菌體入侵細菌後，會將自己的 DNA 注入到細菌中，並佔用細菌的生化工廠來大量複製自己。而當複製完成後，有些兇狠的噬菌體還會使細菌破裂，讓自己能快速散播出去！

不過有些細菌在僥倖存活後，會挑選一段噬菌體的 DNA 序列，並將該序列插到自己的 CRISPR 序列中，以此將這個噬菌體的特徵記錄下來。當該噬菌體再來犯時，細菌就能依靠CRISPR序列快速認出並破壞噬菌體的 DNA ，提高自身的存活率。

延伸閱讀：人體基因編輯是在編什麼？五分鐘搞懂基因神剪 CRISPR

而在分析腸內菌體內的 CRISPR 序列後，研究人員發現這些腸內噬菌體絕大部分的獵物是厚壁菌門 （Firmicutes）和擬桿菌門 （Bacteroidetes）。這個結果也沒讓他們太意外，畢竟厚壁菌門和擬桿菌門在整體腸內菌中是佔比最大的 （約佔80%），噬菌體以牠們為目標非常正常。

不過研究團隊在分析噬菌體的亞種後，倒發現了一個讓他們想不到的結果，那就是這些亞種有著明顯的地理分布。例如 2014 年發現的神秘噬菌體 crAssphage（Dutilhet al., 2014），在亞洲很普遍，但在歐洲和北美的糞便樣本中很少見或不存在。研究人員推測，這可能是由於這個病毒亞種只在特定人口中有局部擴張。

前文提到，這些腸內病毒能編碼出 45 萬種不同的蛋白質。但當研究人員深入分析後，發現這其中有 45% 的蛋白質與現有的病毒數據資料庫不匹配，甚至有 75% 的蛋白質其功能是未知的。這些結果都顯示了，人類對這些居住在我們腸道內的病毒是多麼地陌生，也揭示了未來對腸內病毒群的研究，充滿著許多潛力。

腸內病毒群與我們的關係

那這個研究的結果，能提供我們甚麼訊息呢？研究團隊表示，這個發現有助於發展噬菌體療法⁷。噬菌體療法是將噬菌體用於治療細菌感染的方法，由於噬菌體只會感染細菌，對人體不會有影響，因此不少科學家將其視為抗生素治療的替代方案。

越來越多的研究指出腸道微生物對健康的重要性，因此科學家們也嘗試不同的方法如飲食控制、食用益生菌甚至是糞便移植，來調整人體的腸道微生物群，希望能改善人體健康，而噬菌體療法或許是這個目標的候選方法。噬菌體療法不僅能用噬菌體精準地攻擊腸道中的致病菌群，等到我們對腸內菌和腸內病毒有更多了解後，或許就有能力使用噬菌體對腸內菌群進行精準的控制。

不過要注意的是，雖然人類腸道中的微生物生態系統是目前被科學家研究最多的，但 70% 生活在此的微生物其實都無法在實驗室中培育，若無法培育，我們就很難對其有更深入的了解。而這篇研究的資料就表明，腸內病毒群的多樣性不僅遠超我們想像，而且仍有許多未知的病毒仍有待我們去發現與研究。要對人體腸道中的所有微生物進行分類和分離，我們還有一段很長的路要走。

或許未來，這些生活在我們腸道中的病毒將不再是陌生的鄰居，而是協助並提升我們的健康的好夥伴～

註釋

1. 總體基因體學：是一門直接取得環境中所有遺傳物質的研究。早期研究微生物基因體的方式是將環境中的基因 DNA 或 RNA 轉殖到大腸桿菌內，利用複製選殖方式，分析在自然環境中的特定基因多樣性。但是，由於絕大多數的微生物基因並不是合複製選殖的方法，因此這種方法會遺失環境中大量的微生物基因。而隨著 DNA 定序技術的進步與成本的降低，讓直接定序環境中 DNA 的方法得以實現，也讓科學家更能了解環境中的微生物多樣性。

1. Nayfach, S., Páez-Espino, D., Call, L. et al. Metagenomic compendium of 189,680 DNA viruses from the human gut microbiome. Nat Microbiol (2021).
2. Gut microbiota
3. Lynch SV, Pedersen O. The Human Intestinal Microbiome in Health and Disease. N Engl J Med. 2016 Dec 15;375(24):2369-2379.
4. 腸腦軸
5. 噬菌體
6. Dutilh, B., Cassman, N., McNair, K. et al. A highly abundant bacteriophage discovered in the unknown sequences of human faecal metagenomes. Nat Commun 5, 4498 (2014).
7. 噬菌體治療

一般說到肛門，我們常常會用其他詞來表示，例如「後庭」、「菊花」等等，好像是一個「不可說」的部位一樣，平常和別人聊天時，萬一有人脫口而出它的名字，當下就會想立馬播放「最怕～空氣突然安靜～」尷尬的氣氛幾乎可以讓人窒息。

但很多人不知道的是，「肛門」在演化上有很重要的意義，也跟我們的起源有很大的關係。平常不好提沒關係，我們今天就要來大談特談肛門的厲害！

一切才「肛」開始

看到標題先別驚訝，這個故事要從胚胎時期講起，最早期的胚胎稱為「囊胚 (Blastula) 」後來發育成「原腸胚」時，會形成胚孔 (Blastopore) ，而這個開口之後發育成我們的肛門，因此人類屬於「後口動物 (Deuterostome)」，也就是嘴巴是後來形成的，並非由胚孔發育而來，相反的，胚孔之後發育成嘴巴的，稱為「原口動物 (Protostomia)」；而後口動物除了我們脊索動物門(Chordata) 之外，也包含棘皮動物門 (Echinodermata) ，例如海星，以及有「超強肛門」的海參（至於牠的肛門到底有多厲害，看到最後一段就知道了）。

有肛門？沒肛門？

以人類來說，我們將食物從嘴巴送入體內，中間經過消化系統的處理，最後食物殘渣從肛門排出體外；那現在想像一下，如果消化道的尾端沒有像肛門這樣的開口，殘留的食物便會逆流而上，從原本進食的地方排出去⋯⋯沒錯！從人類的角度來看或許會覺得怪怪的，但數億年前，許多在海裡生活的生物都是只有單一開口，由同一個地方進食、排出殘渣，在現存的生物中，例如海葵、珊瑚等，牠們在進食時一次吃一團食物，然後再從同一個孔排出去，也因此這些生物的消化囊就像是假日大賣場的單道停車場，因為空間有限，必須一進一出才能再進，攝取進體內的量便有一定的限制。

肛門的出現，就像是把停車場變成了高速公路，有了交流道之後，生物不需要等上一餐排出去才能繼續吃，而能夠一餐接著一餐，而且消化道變長之後，逐漸分隔成不同區域，各自具有獨特的微生物相，也形成能吸收不同的營養，讓生物能夠從攝食中獲取養份的效率提高，與生物的體型變大、變長以及移動方式的改變也有密切的關係。

酷肛門！

在了解肛門在生物體中的重要程度後，如果你以為肛門只能把食物殘渣排出去，那就太小看它了～接著我們來聊聊世界上百百款的肛門吧！

首先，有些動物的消化道、生殖器和泌尿道的末端合併成一個開口，稱為泄殖腔(cloaca) ，能夠排出糞便、尿液、卵子或精子，像是鳥類、兩棲爬蟲類都有這樣的構造，泄殖腔有時候很方便，譬如雌鳥在和不喜歡的雄鳥交配的時候，就能夠輕鬆地將精子排出去。至於為什麼有些動物的生殖孔和肛門是分開的，但位置卻很接近，這又是另一個故事了。

除了泄殖腔外，前面提到海參有「最強肛門」，這不是亂說的，因為海參的肛門不只是一個排廢物的出口，還能作為牠的第二張嘴，可以吞食一些藻類，金價ㄟ「後庭進食」就是海參啦！除此之外，海參消化道的末端旁分出一對樹枝狀的器官，稱為呼吸樹 (respiration tree)，可以透過肛門肌肉收縮，將海水吸進體內，藉由吸收海水中的氧氣進行氣體交換，也就是用肛門呼吸（屁之呼吸啾4尼啦～）。

如果你覺得肛門可以進食和呼吸還不夠看，那接著更猛的是——肛門還可以發動攻擊。海參體內有一個防禦器官稱為「居為業小管 (Cuverian tubules)」，在遭受機械刺激時，會從肛門排出一種白色細絲，這些細絲在海水中會變長，與其他物體接觸時還會變得黏黏的，可以用來纏住捕食者，而且對某些魚類來說是有毒的。

除此之外，有些海參的肛門還有「肛齒 (anal teeth) 」，顧名思義就是長在肛門的牙齒，可以避免一些不請自來的生物，在牠的後庭來去自如；但是其實也有生物能夠自由進出海參的肛門，例如隱魚 (pearlfish) ，牠們不會被居為業小管攻擊，而且也對海參排出的毒素有較強的抵抗力，所以當海參張開肛門呼吸時，有時候你可以看到在裡面蠕動的隱魚們 say hi~，正所謂「全家就是你家，你的肛門就是我家啦！」

最後也是我覺得最酷的是，不是所有生物的肛門都像便利商店一樣 24 小時營業的，2019 年的一篇研究發現有一類櫛水母 Mnemiopsis leidyi 的肛門在排便的時候出現，之後就消失了，而重複排便間隔的時間長短則和體型大小有關，例如幼體約十分鐘、成體一小時左右，換句話說，這是一種「間歇性肛門」，科學家們認為這個發現對肛門演化過程有很大的幫助，若繼續深入研究，有機會找到永久性肛門是如何演化出來的。

關於肛門的故事，大概可以聊個三天三夜，例如肛門的演化也是非常精彩，下次當你提到肛門，但旁邊的人露出「假裝不認識你」的表情時，就可以跟他解釋肛門有多偉大、介紹那些超酷的肛門，然後他就會⋯⋯（自行想像）

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3. What is Deuterostomes?
4. Superphylum Deuterostomia
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11. The Body’s Most Embarrassing Organ Is an Evolutionary Marvel

泄殖腔親吻是什麼？一起看影片了解吧！